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Dify 是一款开源的 Agent 应用开发平台，结合后端即服务与 Agentic 工作流，支持快速构建生产级 AI 应用。无论技术背景如何，用户都能轻松参与 AI 项目与数据管理，开发企业级应用。

PolarDB分布式轻量版采用软件输出方式，能够部署在您的自主环境中。PolarDB分布式轻量版保留并承载了云原生数据库PolarDB分布式版技术团队深厚的内核优化成果，在保持高性能的同时，显著降低成本。

现在使用云的人越来越多，redis数据跨云备份，跨云迁移的需求也越来越多，备份这么重要的东西，肯定要选最好的客户端。现在做数据备份和恢复的产品，也就yunedit-redis这款redis客户端能考虑所有这些场景，而且导出导入速度也是做到客户端导出比在服务端导出还快的效果。实测导出20万数据只用时十多秒。在备份这个领域，yunedit-redis应该是最好的。

本文整理自瓴羊的王璟尧老师与镜舟科技石强老师的联合分享，围绕 Quick BI 在智能 BI 场景中的落地实践，深入探讨了 StarRocks 如何凭借 MPP 架构、实时分析能力与 AI 原生支持，成为智能分析的理想 Lakehouse 引擎底座，助力 BI 从“被动查询”迈向“主动决策”，开启数据“会说话”的新体验。

逐笔Tick数据接口，查询A股上市公司的最新成交明细，确保获取市场的最新交易信息。返回示例如下：

Oracle数据库故障： 某公司一台服务器上部署Oracle数据库。服务器意外断电导致数据库报错，报错内容为“system01.dbf需要更多的恢复来保持一致性”。该Oracle数据库没有备份，仅有一些断断续续的归档日志。 Oracle数据库恢复流程： 1、检测数据库故障情况； 2、尝试挂起并修复数据库； 3、解析数据库文件； 4、导出并验证恢复的数据库文件。

当当网开放平台提供商品详情接口（dangdang.item.get），支持获取图书商品的基础信息、价格、库存、多媒体等数据，适用于价格监控、库存管理、推荐系统等场景。开发者需注册账号、创建应用并申请接口权限，通过API调用实现商品数据获取与管理。

用户体验好的客户端，我建议使用yunedit-redis来做数据迁移，因为它支持图形化，还支持多种导出方式。 yunedit-redis它支持全库导出，也支持选择部分key导出，还支持用*号表达式导出。

本教程将指导您如何通过简单的几步接入实时外汇行情接口，获取您所需的外汇数据。

无论是PolarDB MySQL兼容MySQL语法的SQL执行功能，还是其特有的OLAP分析与AI能力，通过MCP协议向LLM开放接口后，显著降低了用户使用门槛，更为未来基于DB-Agent的智能体开发奠定了技术基础

聚合数据行情API，指的是一个接口即可提供多个不同交易品种的行情数据查询，这种接口，可以让你同时查询A股、美股、外汇等多种资产的行情数据。

阿里云与云和恩墨的深入合作迈上新台阶！近日，双方强强联手，通过优势互补，正式联合推出高性能、高安稳、高可用的 zData X for PolarDB 一体机。这一突破性合作不仅加速了国产数据库生态建设，也为各行业客户提供了全新升级路径，助力数字化转型。

本文深入解析小红书开放平台笔记详情API的进阶使用与合规策略，涵盖接口升级、数据维度扩展、调用优化等内容，并提供Python调用示例及数据清洗存储方案。结合电商导购、舆情监控等实战场景，助力开发者高效获取并应用内容资产，同时强调数据隐私与平台政策合规要点，帮助构建稳定、安全的数据应用体系。

阿里云瑶池数据库重磅推出“Data+AI能力家族”，包括DTS AI数据准备、Data Agent系列智能体及DMS MCP统一数据访问服务，重构数据与AI协同边界。通过智能化工具链，覆盖数据全生命周期，提升企业数据开发、分析、治理与运维效率，降低技术门槛，激活数据资产价值，助力企业迈向全栈智能新时代。

本内容涵盖Java面试核心技术实操，包括微服务架构（Spring Cloud Alibaba）、响应式编程（WebFlux）、容器化（Docker+K8s）、函数式编程、多级缓存、分库分表、链路追踪（Skywalking）等大厂高频考点，助你系统提升面试能力。

“存算分离”（Decoupled Storage and Compute）是一种在现代数据系统中被广泛采用的架构设计。它将计算和存储解耦，使二者可以独立扩展，提升资源利用率并降低运维成本。StarRocks 从 3.0 版本开始支持这一架构，允许用户将数据存储从计算节点中剥离，实现更灵活、弹性的系统部署。

新手学习Java可从官方文档、在线课程（如Codecademy、Coursera）、经典书籍（如《Head First Java》《Java核心技术》）、菜鸟教程、廖雪峰教程等入手，结合LeetCode、HackerRank等平台练习，循序渐进掌握编程技能。

近期，安全公司 General Analysis 披露的MCP安全漏洞在技术圈引发了巨大震动。这个"特洛伊木马"式的安全漏洞暴露了一个现实：AI时代，传统的数据库访问方式已经无法满足安全需求。阿里云数据管理DMS新推出的DMS MCP Server，正是为AI时代的数据库安全访问而生,它不仅完美解决了传统MCP的安全隐患，更为企业提供了一个安全、智能、高效的数据访问新范式。

Redis主从复制是指将一台Redis服务器的数据复制到其他Redis服务器，实现数据热备份、故障恢复、负载均衡及高可用架构的基础。主节点负责写操作，从节点同步数据并可提供读服务，提升并发处理能力。

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版重磅推出Supabase托管版本

阿里云PolarDB将持续以“业务价值”为锚点，通过技术迭代与场景化解决方案，让每一笔交易更流畅，让每一份数据更智能，助力古茗实现“每天一杯喝不腻”的日常化国民茶饮愿景。

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本教程涵盖Java基础到高级内容，包括模块化系统、Stream API、多线程编程、JVM机制、集合框架及新特性如Records和模式匹配等，适合零基础学员系统学习Java编程。

本文分享了一位电商开发者八年对接淘宝评论API的实战经验，涵盖接口签名、限流控制、数据清洗、情感分析及实时监控等实用技巧，并附有完整代码示例。

简介：本文介绍了在AI时代背景下，如何通过阿里云瑶池推出的全托管Supabase服务快速构建现代应用。该服务基于开源Supabase与PolarDB-PG数据库，提供一站式后端解决方案，涵盖实时数据库、身份认证、文件存储及AI能力，助力开发者高效迭代业务，降低运维复杂度。适用于协作类应用、SaaS平台、移动开发等多种场景。

一台光纤服务器存储上有16块FC硬盘，上层部署了Oracle数据库。服务器存储前面板2个硬盘指示灯显示异常，存储映射到linux操作系统上的卷挂载不上，业务中断。 通过storage manager查看存储状态，发现逻辑卷状态失败。再查看物理磁盘状态，发现其中一块盘报告“警告”，硬盘指示灯显示异常的2块盘报告“失败”。 将当前存储的完整日志状态备份下来，解析备份出来的存储日志并获得了关于逻辑卷结构的部分信息。

事务隔离级别用于解决脏读、不可重复读和幻读问题。不同级别在安全与性能间权衡，如SERIALIZABLE最安全但性能差，READ_UNCOMMITTED性能高但易导致数据不一致。了解各级别特性有助于合理选择以平衡并发性与数据一致性需求。

MyBatis-Plus 继承并优化了 MyBatis 的一级与二级缓存机制。一级缓存默认开启，作用于 SqlSession，适用于单次会话内的重复查询；二级缓存需手动开启，跨 SqlSession 共享，适合提升多用户并发性能。支持集成 Redis 等外部存储，增强缓存能力。

本项目实战实现高并发电商系统核心模块，涵盖商品、订单与库存服务。采用Spring Boot 3、Redis 7、RabbitMQ等最新技术栈，通过秒杀场景解决库存超卖、限流熔断及分布式事务难题。结合多级缓存优化查询性能，提升系统稳定性与吞吐能力，适用于Java微服务开发进阶学习。

PolarDB Supabase 是基于 PolarDB PostgreSQL 版的全托管服务，集成 Realtime 实时数据库、RESTful API、身份认证、文件存储等功能，提供高性能、灵活扩展的后端解决方案。用户可快速构建 Web 应用、SaaS 平台及 AI 集成应用，简化运维操作，提升开发效率。

如何在异构架构中优化GPU资源利用？

内存池化技术新突破

MFA（多因素认证）是一种增强型身份验证方法，通过结合知识、占有和生物特征等多种因素，提升账户与系统访问的安全性，广泛应用于企业安全与数据保护。

本文介绍了一个统一API接口的设计与实现，用于同时获取1688、淘宝和京东三大平台的商品数据。接口支持关键词搜索、分页参数及多平台结果聚合排序，提供Python调用示例，并说明了关键参数和注意事项，包括权限申请、频率限制和数据清洗建议。

小红书笔记视频详情接口（smallredbook.item_get_video）提供视频元数据、内容解析、用户画像及电商赋能能力，支持商品监控、推荐优化等场景。合规调用可提升内容营销效果。

阿里云PolarDB数据库管理软件（分布式版）荣获「2024年度国内首版次软件」称号，并跻身《2024年度浙江省首台（套）推广应用典型案例》。

希沃作为教育数字化领军品牌，面对业务潮汐波动、数据库弹性不足及运维复杂等挑战，选择阿里云PolarDB数据库。借助其Serverless弹性伸缩、免运维、HTAP能力，希沃实现资源高效利用，降低存储与计算成本，显著提升系统稳定性与DBA运维效率，保障直播、在线课堂等高并发场景平稳运行，助力教育数字化持续创新。

本文介绍MyEMS能源管理系统中SVG（可缩放矢量图形）的后台配置方法，包括查看、添加、修改、删除、导入、导出及克隆SVG的操作步骤。

本文将介绍阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL推出的全托管云上仿真解决方案，方案采用云原生架构，为开发者提供从开发环境、仿真计算到数据管理的全链路支持。

2025阿里云国际峰会在新加坡举行，宣布设立首个AI全球能力中心，并推出多款云与AI产品，加速技术国际化。会上展示瑶池数据库全面升级，集成Data+AI能力，助力企业智能转型。

基于JDBC的动态SQL

摘要：Java中嵌入浏览器可通过多种技术实现：1) JCEF框架利用Chromium内核，适合复杂网页；2) JEditorPane组件支持简单HTML显示，但功能有限；3) DJNativeSwing-SWT可内嵌浏览器，需特定内核支持；4) JavaFX WebView结合Swing可完美支持现代网页技术。每种方案各有特点，开发者需根据项目需求选择合适方法，如JCEF适合高性能要求，JEditorPane适合简单展示。（149字）

MySQL 进行 select 查询时 where 条件中 in 的value数过多返回不符合预期怎么办？会不会遇到bug了？

本文介绍了4个Java技术栈项目实操方案：1）基于Spring Cloud Alibaba的微服务电商平台，包含Nacos服务注册、商品服务和网关配置；2）采用Spring WebFlux的响应式博客系统，实现MongoDB数据操作和WebFlux控制器；3）基于Camunda的低代码平台，涵盖流程建模和任务处理；4）使用Flink的实时数据分析平台，实现Kafka数据流处理和ClickHouse存储。每个项目都提供了核心技术栈、关键实现步骤和代码示例，涵盖微服务、响应式编程、工作流引擎和大数据处理等现代J

本文章介绍如何通过 StarRocks 的 JDBC Catalog 功能，结合 MongoDB BI Connector，将 MongoDB 数据便捷接入 StarRocks，实现数据打通和 SQL 查询分析，以下是整体流程图。